全程無接管 小馬智行全面升級PonyPilot+服務

隨著交通指示燈左轉綠燈亮起，對向車輛開始起步行駛，小馬智行Robotaxi及時亮起左轉燈，尋找到了一個好時機，成功轉向。

這是小馬智行PonyPilot+服務在北京亦莊開發區的一個真實行駛場景。隨著技術的不斷進步，自動駕駛系統面對類似無保護直行/左轉的復雜路況也能輕松應對。近日，《中國汽車報》記者實地體驗了小馬智行全面升級的PonyPilot+服務。

叫車便捷、全程無接管

來到選擇好的乘車點，記者首先打開PonyPilot+App，頁面簡潔清晰，直接選擇用車時間段，預約專項車輛即可。PonyPilot+服務運營時間從早8時30分到22時30分，支持全天候和長時段的服務運營。比較貼心的是，預約的時間段內，乘客還可多次下單，呼叫車輛，選擇不同目的地。

從可選站點來看，小馬智行根據日常出行需求，核心服務區內覆蓋多座地鐵站，公園、體育中心等公共設施，重點商圈和住宅小區。

記者一共呼叫了三次PonyPilot+服務，總時長約為40分鐘。總體來看，叫車順利，時間大約需要幾分鐘。上車之后輸入手機尾號，點擊開始行駛即可出發。三段路程均全程自動駕駛，無安全員接管情況。

“運營以來，還沒出現過需要由我來接管的情況，基本全程都是無人駕駛。”一位安全員對記者表示，目前PonyPilot+在北京亦莊剛開放試運營，每天大約接到幾十單服務，隨著開放力度的逐步增大，用車量會逐漸提升。

記者特意選擇了同濟南路地鐵站B1口、萬源街地鐵站B1口、北京同仁堂科技發展有限公司西門等站點。它們涉及無保護路口、非機動車多、窄路、早晚高峰繁忙等路況，也是對自動駕駛技術的重點考驗。

一次，小馬智行Robotaxi在十字路口右轉時，受限于視野原因，情況本來就相對復雜，而停在路邊人行道上的小貨車對行車更是造成較大困擾。不過，車輛還是順利通過，避開了貨車障礙。

這樣的突發情況實際上還有很多，由于是開放式道路，大貨車、小汽車、非機動車及行人穿行其間，交通參與者異常復雜，是典型的混合型道路，想要順利通過許多復雜場景的考驗并非易事。

面對復雜路況成功應對

無保護左轉這一路況，對自動駕駛系統的挑戰可謂最大。當車輛身處在紅綠燈前時，綠燈示意車輛前進，如果想要左轉，就必須在迎面而來的車流中找到一個空隙。對于人類駕駛員來說，左轉需要觀察多方面的信息以判斷合適的時機，尤其在無保護情況下的左轉。是選擇在車流中更主動地找到空擋強行左轉?還是稍被動地等待其他車輛讓出轉向空間?

以上種種情況都需要自動駕駛車輛快速地做出預判并執行。在一段長達5公里左右的路程中，小馬智行Robotaxi經歷了6次左轉，每一次都非常順利。記者特意挑選了車輛高峰時段，繁忙車流中，小馬智行的車輛順暢完成跟車、變道、避讓等動作。

不過，有幾個特殊情況值得關注，它們也是自動駕駛技術需要面對的挑戰。小馬智行Robotaxi在單車道正常行駛過程中，偶遇前方車輛停車下客，本車也跟著制動停下，并未借道超車。如果前方車輛是違規停放，自動駕駛車輛是否只能由駕駛員接管?

對于這一問題，小馬智行相關負責人對記者表示，在技術研發中，車輛會根據實際情況靈活借道處理。而且對于前方車輛變道插隊等情況，小馬智行也做了識別轉向燈的技術植入。

從整體體驗上來看，小馬智行Robotaxi給了記者很大驚喜，沒有出現急剎、誤剎等降低體驗感的情況，而且真正做到了全程無接管。車輛行駛速度完全根據道路規定限速，并沒有全程低速行駛。在經過一處呈綠燈的路口時，車輛加速到70公里/小時，與“老司機”別無二致。此外，試乘人員在后排的屏幕上，可以看到渲染之后的路況，頁面清晰，識別范圍廣且準確，記者特意留意到，車輛正常行駛中，渲染界面中甚至將路邊公司院內的車輛清晰識別。

短期還將是局部提前落地

小馬智行相關負責人介紹稱，自動駕駛產品化的底層支撐主要得益于包含五大板塊的自動駕駛車隊管理平臺。一是系統生產自動化，實現自動駕駛系統生產時的全自動化配置和部署。從產線生產、性能驗證到器件管理，小馬智行摒棄人工參與可能造成的誤差。因此，每一輛投入運營服務無人駕駛汽車在軟硬件配置上都是“孿生兄弟”，這是產品化的重要前提。二是軟硬件版本管理，保證了技術的有機迭代和功能更新，它包括軟件迭代、硬件固件更新，并且支持將迭代或更新“一鍵部署”到Robotaxi車隊中。三是車輛實時信息共享，小馬智行自主研發了一套云平臺，除了實時監控系統運行情況，還負責處理及分發運營時感知到的路況信息，比如臨時施工地的錐桶、暴雨天里快速積漲的水洼等。無人駕駛汽車不再是“單兵作戰”，能夠快速響應復雜多變的城市路況，可支持城市智慧大腦。四是出行服務管理，即Robotaxi應用平臺，支持靈活拓展，可與第三方出行平臺深度融合。五是用戶體驗管理，為了從乘客的主觀感受中找到規律，小馬智行設計了一套自動化流程分析車輛表現和用戶反饋，幫助研發工程師有跡可循地調試技術。

過去幾年，大量人、財、物的涌入，讓自動駕駛的熱度高居不下，從跑概念到做樣車，直到近年來層出不窮的小規模示范運行，自動駕駛領域正在發出告別狂熱走向落地的信號。不過，Robotaxi的大規模商業化落地仍面臨一些現實挑戰。

“‘長尾’場景仍是Robotaxi商業化落地面臨的最大挑戰。”辰韜資本執行總經理賀雄松對記者表示，“長尾”場景復雜的突發路況盡管少見，一旦遇到卻風險很高，現階段相關企業大量開展測試，不斷進行技術迭代就是想更多地解決“長尾”場景，提升自動駕駛技術。“目前來看，8～10年內自動駕駛車輛自由暢行還不能實現，只能通過環境簡化，比如減速、挑路等方式實現在局部地區提前落地。”(趙玲玲)